Ich hätte da mal eine Frage!
Und vielleicht weiß jemand von Euch die Antwort?
Ich will grad eine Beobachtungsstudie auswerten, die Werte wurden den Kategorien der Variablen dichotom zugewiesen (Verhalten beobachtet bzw. nicht beobachtet).
Unterschieden werden drei Phasen der Beobachtung bei einer Person (vor Intervention – Intervention – nach Intervention).
Wie kann ich hier prüfen ob sich die kumulierten Häufigkeiten signifikant voneinander unterscheiden?
Denn wenn ich die kum. Häufigkeiten in Prozent umwandle dann sind sie ja intervallskaliert, oder lieg ich da falsch? Dann ist meine Stichprobe noch abhängig, weil ja nur eine Person in verschiedenen Phasen verglichen wird.
Aber welcher Test erlaubt mir zu überprüfem ob sich die Beobachtungen der drei Phasen signifikant voneinander unterscheiden?
Hat da jemand eine Idee dazu?
Liebe Grüße
Muzie
Signifikanz bei kumulierten Häufigkeiten
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Noonen
- Beiträge: 818
- Registriert: 26.09.2006, 14:52
Hallo!
dann hättest du für drei beobachtungszeitpunkte einen skalenwert pro versuchsperson (--> wie du richtig schreibst: abhängige stichprobe).
du könntest dann mittelwertsunterschiede rechnen. oft interessiert in solchen designs ja die veränderung von prä-intervetion zu post-intervention (evt. im vergl. zu einer kontrollgruppe), etc.
gruss
patrick
verstehen kumuliert nicht. bildest du eine skala? (z.B.: eine anzahl verhaltensweisen werden zusammengezählt).Wie kann ich hier prüfen ob sich die kumulierten Häufigkeiten signifikant voneinander unterscheiden?
dann hättest du für drei beobachtungszeitpunkte einen skalenwert pro versuchsperson (--> wie du richtig schreibst: abhängige stichprobe).
du könntest dann mittelwertsunterschiede rechnen. oft interessiert in solchen designs ja die veränderung von prä-intervetion zu post-intervention (evt. im vergl. zu einer kontrollgruppe), etc.
gruss
patrick
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muzie
- Beiträge: 2
- Registriert: 13.02.2008, 13:55
Danke Patrick für Deine Antwort!
Ich meinte mit kumuliert einfach die relative Häufigkeit der einzelnen Kategorien die auftreten, zb. eine Dimension besteht aus 3 codierungsmöglichkeiten : sensorisches Spiel, funktionales Spiel und symbolisches Spiel.
Also eine Dimension mit 3 Abstufungen die sich ausschließen. In jeder Beobachtungsphase (insgesamt 3, die aufeinanderfolgen - Baseline, Invention, Follwo up) zähle ich dann pro Kategorie (zB. sensorisches Spiel) zusammen wie oft das auftrat und vergleich dann die drei Phasen mit einem chi ² Test, so hätt ich mir das gedacht, ich hab zwar keine Phasenmittelwerte, aber relative Häufigkeiten. Aber irgenwie ist das noch nicht so ganz stimmig......, denn wozu hab ich dann überhaupt Dimensionen wenn ich es ohnhin wieder nur einzeln überprüfe.
Muzie
Ich meinte mit kumuliert einfach die relative Häufigkeit der einzelnen Kategorien die auftreten, zb. eine Dimension besteht aus 3 codierungsmöglichkeiten : sensorisches Spiel, funktionales Spiel und symbolisches Spiel.
Also eine Dimension mit 3 Abstufungen die sich ausschließen. In jeder Beobachtungsphase (insgesamt 3, die aufeinanderfolgen - Baseline, Invention, Follwo up) zähle ich dann pro Kategorie (zB. sensorisches Spiel) zusammen wie oft das auftrat und vergleich dann die drei Phasen mit einem chi ² Test, so hätt ich mir das gedacht, ich hab zwar keine Phasenmittelwerte, aber relative Häufigkeiten. Aber irgenwie ist das noch nicht so ganz stimmig......, denn wozu hab ich dann überhaupt Dimensionen wenn ich es ohnhin wieder nur einzeln überprüfe.
Muzie
